问财量化选股策略逻辑
选股策略为：在元宇宙行业中选取KDJ刚形成金叉，且振幅大于1的股票。
选股逻辑分析
本策略同样结合了技术面和基本面，选取KDJ刚刚形成金叉，并且振幅大于1的股票。KDJ指标是一种常用的股市技术分析工具，用于衡量价格波动的动能。
当KDJ从下折返后向上穿越D线，形成金叉时，预示着股票价格即将上涨。同时，大于1的振幅说明股票价格变动幅度较大，更加适合短期交易。
有何风险？
本选股策略存在以下风险：
- KDJ指标在特定情况下会出现滞后，可能选到的标的不符合当前的市场状况；
- 过于注重技术面指标，忽略了其他可能具备投资价值的基本面因素；
- 特定股票的振幅相对较大可能并不代表涨势，而是市场波动较为强烈。
如何优化？
为提高本选股策略的准确性和多样性，可以：
- 增加其他技术指标，如RSI等；
- 加入基本面指标，如市场评级等；
- 加入量价和资金流向指标，更全面地判断市场状态。
最终的选股逻辑
在元宇宙行业中选取KDJ刚形成金叉，且振幅大于1的股票。
同花顺指标公式代码参考
选出符合元宇宙行业的股票：INDUSTRY == '元宇宙';
选取KDJ刚形成金叉的股票：KDJ(9, 3, 3, 1)上穿DIF AND KDJ(9, 3, 3, 1)金叉;
选取振幅大于1的股票：(HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1) > 0.01;
合并选股条件：
(INDUSTRY=='元宇宙') AND \
(KDJ(9, 3, 3, 1)上穿DIF AND KDJ(9, 3, 3, 1)金叉) AND \
((HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1) > 0.01);
python代码参考
import numpy as np
import pandas as pd
from typing import List
def select_stocks(data: pd.DataFrame, industry: str) -> List[str]:
df = data[data['INDUSTRY']==industry]
# 选取KDJ刚形成金叉的股票
df['KDJ_K'], df['KDJ_D'] = talib.STOCH(df['HIGH'].values, df['LOW'].values, df['CLOSE'].values, fastk_period=9, slowk_period=3, slowd_period=3)
df['KDJ_金叉'] = (df['KDJ_K'] > df['KDJ_D']) & (df['KDJ_K'].shift() < df['KDJ_D'].shift())
df = df[df['KDJ_金叉']]
# 振幅大于1的股票
df['振幅'] = (df['HIGH'] - df['LOW']) / df['CLOSE'].shift()
df = df[df['振幅'] > 0.01]
return list(df.index)
## 如何进行量化策略实盘？
请把您优化好的选股语句放入文章最下面模板的选股语句中即可。
select_sentence = '市值小于100亿' #选股语句。
模板如何使用？
点击图标右上方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。
## 如果有任何问题请添加 下方的二维码进群提问。
